小啾在测试中发现,cross_val_score()的cv参数, 该参数在源码中默认值为None,但是在实际使用时,默认值为5,默认效果为K-Fold交叉验证(K即cv)。 即默认将数据分成大小相同的K份,即5个子集, 从中随机选择4个作为训练集,另1个是测试集。该过程重复进行,所以共有5个组合。 即验证后得到一个装有5个元素的一维...
我正在评估文本分类预测, cross_val_score。 我需要评估我的预测 Recker_score函数 ,但有参数 平均='宏。cross_val_score将其设置为默认参数, 二进制 ,这不适合我的代码。是否有任何方法可以使用不同的参数调用Recold_score,或将默认参数更改为宏。 results = model_selection.cross_val_score(estimator, X, ...